LLM（大規模言語モデル）の要約機能は便利ですが、正確に評価するのは簡単ではありません。
多くのアプリケーションがこの技術に依存していますが、質の高い要約を作るためには、様々な指標を用いた評価が必要です。
「DeepEval」という評価フレームワークを基に改善を加えることを試み、
要約内容の精度（正確さ）や情報の網羅性、コンパクトさ（簡潔さ）、そして一貫性といった各側面から要約を評価する方法について解説します。
この評価方法を用いて、AI産業のリーダーたちもLGを活用した要約の質を高めることへの意識が高まっています。
今後の課題として、要約がソーステキストの重要ポイントを捉えているかの検証や、
人間の評価との相関を確認することが挙げられています。
本記事では、より改善された要約を作成するための洞察も共有しています。
興味を持たれた方は、追加の情報がGitHubリポジトリで公開されているので、ぜひご覧ください。
出典 : How to Evaluate LLM Summarization https://towardsdatascience.com/how-to-evaluate-llm-summarization-18a040c3905d
